## PENGENALAN UCAPAN METODA MFCC-HMM UNTUK PERINTAH GERAK ROBOT MOBIL PENJEJAK IDENTIFIKASI WARNA

## Fitrilina, Rahmadi Kurnia, Siska Aulia
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Andalas Email: fitrilina@ft.unand.ac.id

## ABSTRAK
Dewasa ini, teknologi human machine cukup berkembang dan mendapatkan perhatian.. Dua bidang yang  cukup  berperan  dalam  perkembangan  teknologi  human  machine  adalah  pemrosesan  suara  dan pemrosesan image. Penelitian ini mengimplementasikan pemrosesan suara dan image pada sistem robot mobil sehingga robot dapat mendengar, melihat, memberi  respon dan diperintah berdasarkan ucapan. Sistem  pengenalan  ucapan  menggunakan  Mel  Frequency  Cepstrum  Coefficient (MFCC) dan Hidden Markov  Model  (HMM).  Robot  mobil  melakukan  tracking  objek  berdasarkan empat jenis  warna    yaitu merah  kuning, hijau  dan  biru. Pada  penelitian  ini segmentasi menggunakan metode  multilevel  color thresholding  pada  ruang  warna  HIS.  Keluaran  dari  sistem  robot  mobil  dihubungkan  ke  motor  servo standar  sebagai  penggerak  kamera  dalam  proses  tracking  objek.  Keluaran  sistem  berupa  gerakan horizontal kamera dan respon maju yang dilakukan robot mobil berdasarkan ucapan yang dikenali. Hasil pengujian  untuk  pengenalan  ucapan sumber terlatih  83,33%  dan  untuk  sumber  tidak  dilatih  sebesar 80,25%.  Sedangkan  pengujian  untuk  objek  tracking  berdasarkan ucapan yang  dikenali mencapai keberhasilan 100%. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa robot dapat mentracking dan merespon objek.
Kata kunci : pengenalan ucapan, segmentasi, tracking objek

## I. PENDAHULUAN
Teknologi  pada  prinsipnya  dikembang- kan  sebagai  alat  atau  sarana  yang  dapat membantu  dan  memberi  kemudahan  bagi manusia  untuk  melakukan  kegiatan  dalam hidupnya.  Seiring  dengan  perkembangan teknologi,  manusia  selalu  menginginkan peningkatan  kualitas  dan  kepraktisan  dari alat- alat tersebut. Oleh karena itu dibutuhkan mesin- mesin yang dapat berinteraksi dengan manusia atau  yang  dikenal  dengan  teknologi human machine . Dewasa  ini,  Teknologi human  machine telah  telah  cukup  berkembang. Salah  satu bidang  yang  mendukung teknologi human machine adalah Automatic  Speech  Recognition (ASR). ASR berusaha menciptakan mesin yang memiliki  kemampuan  mengartikan  informasi yang  diucapkan  manusia dan bertindak  sesuai dengan  informasi  tersebut. Selain  ASR,  dalam bidang human  machine juga  berkembang teknologi  visual  mesin  ( Machine  vision ). Teknologi  ini  berusaha  menciptakan mesin yang dapat  mengenali  area  disekitarnya,
mempunyai  persepsi  yang  sama  dengan  mata manusia dalam mengamati sebuah objek. Pada penelitian ini, dikembangkan  robot mobil  yang  dapat mendengar,  melihat  dan memberi  respon  berdasarkan  perintah  suara yang  diberikan.  Robot  mobil  dapat  mencari warna  yang  sesuai  dengan  suatu  perintah ucapan dari beberapa warna yang ditampilkan. Penelitian ini menggabungkan speech processing dengan image  processing untuk object tracking video berdasarkan warna. Pada Penelitian  ini sistem  bersifat isolated  word recognition s  dengan  ucapan merah,  kuning, hijau  dan biru,  menggunakan kamera  tunggal jenis web camera yang terhubung ke komputer dengan  resolusi  video  adalah  320x240  piksel dan frame rate 30 fps, menggunakan robot jenis beroda,  dimana  motor  servo  DC  satu  poros dengan  kamera. Motor  servo  yang  digunakan adalah  keluaran parallax jenis  motor  servo  dc standar 180 0 dan menggunakan Mikrokontroler jenis AT89C51.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Sistem Pengenalan Ucapan
Gambar 1 : sistem pengenalan ucapan. a).pelatihan  b).pengenalan [1]
Sistem  pengenalan  ucapan  dibentuk melalui  dua  proses  utama  yaitu  pelatihan ( training ) dan pengenalan ( recognition ). Secara umum  proses  pembentukan  sistem  pengenalan ucapan  dapat  dilihat  pada  gambar  1.  Pada proses  pelatihan  dan  pengenalan,  dilakukan ekstraksi ciri terhadap setiap sinyal ucapan dari masing-masing kata sehingga dihasilkan vektor ciri  untuk  masing-masing  ucapan.  Pada  proses pelatihan,  vektor  ciri  digunakan  untuk membentuk  model  akustik  yang  merepre- sentasikan  suatu  kata.  Model  akustik  tersebut disimpan  dan  dijadikan  sebagai  pola  referensi. Pada proses pengenalan, vektor ciri dibanding- kan  dengan  semua  model  akustik  pada  basis data.  Model  akustik  dengan    peluang  terbesar yang  akan  dipilih  sebagai  model  akustik  dari vektor  ciri  tersebut  [1].  Pada  penelitian  ini ekstraksi  ciri  menggunakan  MFCC  dan  proses pelatihan dan pengenalan menggunakan Hidden Markov Model (HMM).

## 2.2 Mel Frequency Cepstral Coefficient
Gambar 2 . Proses MFCC
Ekstraksi  sinyal  ucapan  dengan  menggunakan MFCC  dapat  dilihat  sperti  pada  gambar  2  dan mengalami proses sebagai beikut :
 Frame  blocking : membagi  suara  menjadi frame-frame  dengan  durasi  20-30  ms sehingga  sinyal  suara  dapat  dianggap stasioner
 Pre-emphasis : cuplikan  sinyal  dalam bentuk  digital  ditapis  dengan  menggunakan FIR filter orde satu untuk meratakan spektral sinyal .
 Windowing : dilakukan  pada  setiap  frame untuk meminimalisasi ketidak kontinuan atau mengurangi distorsi spektrum pada awal dan akhir frame. Window  yang  digunakan adalah Hamming window
 Fast  Fourier  Transform : mengubah masing-masing frame N sampel dari domain waktu menjadi domain frekuensi.
 Mel-Frequency Wrapping : Skala  frekuensi mel  merupakan  suatu  skala  yang  bersifat linier untuk frekuensi di bawah 1000 Hz dan logaritmis  pada  frekuensi  diatas  1000  Hz. Untuk  mendapatkan  koefisien  mel  maka digunakan  mel  filter  bank.  Mel  filter  bank adalah  filter  bank  berbentuk  segitiga  seperti pada gambar 3
Gambar 3 Filter Bank Segitiga
Secara matematis filter bank segitiga ini dapat  didefenisikan  dalam  bentuk  hubungan seperti persamaan 4
       
        0 ) /( ) ( 1 ) /( ) ( 0 ) , ( 1 1 1 1 i i i i i i k k k k k k k k k i F 1 1 1 1            i i i i i i i k k k k k k k k k k k k (1)
Dimana: F(i,k) = frekuensi dalam filter bank k          =  frekuensi  yang  bernilai  1000 Hz
 Cepstrum : Untuk mendapatkan koefisien cepstrum  maka  koefisien  mel  diproses
Ucap an
Ekstrak si Ciri Hasil penge nalan
Pemodel an Pencocokan Model Model Akustik Keputusa n Vekto r Ciri a b b Frame Blocking Pre-emphasis frame spektrum mel spektrum Mel Frequency Wrapping FFT(Fast Fourier Transform) Cepstrum suara masukan Windowing mel cepstrum
dengan  menggunakan Discrete  cosinus transform (DCT ).
2.3 Hidden Markov Model (HMM) Hidden Markov Model berdasarkan deret
observasi  dapat  dibedakan  atas  Diskrit  HMM (DHMM) dan Continous HMM (CHMM). Pada penelitian  ini  deret  observasi  adalah  hasil ekstraksi  ciri  dari  sinyal  suara  sehingga diproses  dengan  menggunakan  Continous HMM. Pada  CHMM  ada  beberapa  parameter model yaitu:
1. N adalah jumlah state pada model.
2. M adalah jumlah mixture gaussian
3. Matrik  probabilitas  transisi  antar  state adalah (A=a ij ), dimana
a ij = P[q t+1 = j   |q t = i] , 1 ≤ i, j≤ N (2)
4. Distribusi  probabilitas  observasi  {B(j,k)}. Pada CHMM diperoleh dengan menggunakan Distribusi Gaussian 5. Probabilitas state awal  , π= {π i } dimana
π i = P(q 1 = S i )   1 ≤ i ≤ N
Masalah - masalah  Dasar  Pada  Hidden Markov Model  Masalah evaluasi Masalah  evaluasi  yaitu  bagaimana menghitung  probabilitas  deret  observasi  (O= O 1 , O 2 ,…….O T ) terhadap model yang diberikan (  ). Secara matematis dapat dirumuskan dengan P(O|  ).  Penyelesaian  masalah  ini  dapat menggunakan metoda  forward-backward [2].
 Metoda Forward
1) Inisialisasi     N i O b i i i    1 ; 1 1   (3)
2) Induksi
      N j T t O b a t t t j N i ij i j                 1 ; 1 1 ; 1 1 1   (4)
3) Terminasi (terakhir)
     
 N i i t O P 1 |   (5)
Dimana: j  = Variabel forward
   | O P = Peluang observasi terhadap λ N
= jumlah state ij a = matrik antar state
 = matrik peluang state awal b j (O t ) = distribusi probabilitas observasi
 Metoda Backward
1) Inisialisasi
  N i i T    1 ; 1  (6)
2) Induksi      N i T T t j O b a i N j t t j ij t           1 ; 1 ,...., 2 ,1 ; 1 1 1   (7)

## 3)
Terminasi
(8)
Dimana: T  = Variabel backward
 Masalah Decoding Masalah  decoding  yaitu  bagaimana memilih deret state yang optimal sehingga bisa merepsentasikan  dengan  baik  deret  observasi dan  parameter  model  yang  diberikan.  Untuk mengatasi  masalah  ini  dapat  digunakan Algoritma  Viterbi.  Algoritma  Viterbi  memilih salah  satu  deret  state  yang  terbaik  sehingga dapat  memaksimalkan  peluang  deret  state terhadap  deret  observasi  dan  model  yang diberikan [2][3] .
 Masalah Pelatihan ( Training ) Masalah  pelatihan  ( training ) yaitu bagaima menentukan atau menyesuaikan parameter model (A,B,π) untuk memaksimalkan  peluang  deret  observasi  yang diberikan terhadap model. Untuk mengatasi hal ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan metoda Baum-Welch atau disebut juga dengan metoda EM ( Expectation-Maximalization method [3][4][5] .
2.4 Ruang Warna
Warna  adalah  persepsi  yang  dirasakan oleh  sistem  visual  manusia  terhadap  panjang gelombang cahaya yang dipantulkan oleh objek. Setiap  warna  mempunyai  panjang  gelombang (λ)  yang  berbeda. Warna  sinar  yang  direspon oleh  mata adalah  sinar  tampak  ( visible
      N i i o b O P N i i i      1 ; | 1 1 1   
spectrum )  dengan  panjang  gelombang  berkisar dari 380 sampai 780 nm. Pada video digital ada banyak ruang warna yang telah dibuat. Namun pada  penulisan  ini  hanya  dijelaskan  2  jenis ruang warna yaitu RGB dan HIS karena ruang warna inilah yang dipakai dalam penelitian ini.
 RGB ( red, green, blue )
Warna  pada  citra  disusun  oleh  tiga komponen warna yang disebut komponen RGB, yaitu  merah  ( red ),  hijau  ( green ),  dan  biru ( blue ).  Pada  citra  ini  masing – masing  warna primernya  yaitu  merah,  hijau,  dan  biru  terdiri dari  8  bit  dan  kemudian  warna – warna  ini digabungkan  untuk  menghasilkan  warna  yang sesuai [6]. Oleh  karena  itu,  citra  RGB  terdiri dari 24 bit per piksel (bpp). Ruang wana RGB dapat  dilihat  pada  gambar 4.  Dalam  ungkapan ini  warna  putih  =    RGB(255,255,255), sedangkan warna hitam = RGB(0,0,0).
Gambar 4. .Ruang warna RGB
 HSI ( Hue Saturation Intensity ) Sistem HSI adalah cara lain penggunaan ruang warna pada pengolahan citra, yang lebih intuitif  untuk  visi  manusia. Sistem  warna  HSI merupakan  warna  pelengkap  yang  dihasilkan dari pengaturan warna RGB yang diproyeksikan  ke  diagonal  utama  yaitu  dari warna hitam ke warna putih.
Gambar 5. HSI color space
Gambar 5 menunjukan  rentang  warna nilai  HSI  dimana Hue menyatakan  spektrum warna  dominan  dalam  cahaya. Hue menunjukkan kandungan warna sebenarnya dari suatu citra. Nilai warna dalam hue dari 0 derajat sampai  360  derajat. Saturation m enyatakan kejernihan  spektrum  warna  dalam  cahaya (ukuran  kemurnian  suatu  warna).  Semakin
jernih  suatu  warna, maka  nilai  saturasinya semakin tinggi. Intensity atau value menyatakan tingkat  kecerahan  cahaya  dari  warna  yang dilihat dari batas yang paling redup atau gelap sampai  batas  yang  paling  terang. Berikut formula untuk konversi RGB ke HSI [8] :
  1 2 1 0 1 1 ( ) ( ) 2 arccos ( ) ( )( ) , 360 , 3 1 min( , , )
3 R G R B H
R G R B G B H ifB G H
H ifB G
S R G B
R G B
R G B I                      

## 2. 5 Multilevel Color Thresholding
MultilevelColor  Thresholding merupa- kan  metode  segmentasi  yang  menggunakan banyak  komponen  warna  pada  ruang  warna tertentu, seperti komponen Red, Green, Blue pada  RGB  atau  komponen Hue,Sat,Int pada HSI. Dalam  format  HSI  sebuah  warna  masih dikatakan  sama  jika  nilai hue dari  warna tersebut masih berada pada spektrum yang sama. Oleh  karena  itu  nilai hue adalah  parameter pemilih  warna  yang  paling  penting  dalam segmentasi multilevel  color  thresholding , sedangkan  pada  saturasi  hanya  menggunakan range  warna  murni  yakni  70 – 240  dan intensitas  pada  range  70 – 190  [7], dimana intensitas  cahaya  tidak  terlalu  gelap  dan  tidak terlalu  terang.  Beberapa  sampel  warna  beserta nilai hue dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. RGB dan range hue [7] Warna RGB Hue Hitam 0,0,0 - Merah 255,0,0 0 - 5 Hijau 0,255,0 80 - 110 Biru 0,0,255 120 - 160 Ungu 128,0,128 170 - 210 Kuning 255,255,0 20 - 60 Cokelat 150,75,0 10 - 20 Putih 255,255,255 - (9) (10) (11) (12)
Proses thresholding selanjutnya  adalah melewatkan warna yang masuk kedalam range hue warna yang ditentukan sesuai dengan nilai pada  tabel 1 dan  memblok  semua  warna  yang berada  diluar range tersebut,  maka  hasil  dari segmentasi  adalah  piksel-piksel  dengan  warna yang  sama (disebut  objek)  tidak  terkecuali warna pada latar belakang yang warnanya juga sama  dengan  warna  objek. Proses  segmentasi dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Proses Segmentasi
2.6 Pelabelan dan Filtering Proses  pelabelan  komponen  hanya diperlukan bila dalam suatu citra biner terdapat lebih  dari  satu  objek  dengan  tujuan  memberi tanda  yang    membedakan  objek  yang  satu dengan yang lainnya. Proses labelisasi nantinya akan  digunakan  untuk  menghitung  luas  setiap objek. Penentuan luas  dari  piksel  yang ditempati  oleh  suatu  objek  yang  merepre- sentasikan ukuran dari objek tersebut.
Rumusnya:     n i m j j i f A 0 0 ) , ( (13) A = Area; Jumlah piksel.
f(i,j) = 1, jika (i,j) adalah piksel objek.
Filtering merupakan  proses  untuk menghilangkan noise yang terdapat pada objek . Filtering dilakukan jika  ditemukan  objek  yang memiliki  luas  kurang  dari threshold luas  yang telah ditetapkan. Jika objek dengan nilai luas ini ditemukan,  maka  objek  tersebut  dianggap sebagai noise dan difilter dengan cara memberi label 0 pada objek tersebut.

## III. PERANCANGAN SISTEM
Pada  penelitian  ini  dirancang  sebuah robot  mobil  yang  mampu  mendengar,  melihat, merespon dan diperintah dengan suara. Adapun
prosesnya  dapat  dilihat  pada  gambar  7.  Proses perancangan  diawali  dengan  pembentukan sistem  pengenalan  ucapan.  Pada  penelitian ini, sistem  pengenalan  ucapan  menggunakan metoda  HMM  yang  bersifat isolated  word . Proses  pengenalan  ucapan  untuk  jenis isolated word yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 7. Blok diagram penelitian
Gambar 8. Blok Diagram pengenalan HMM tipe Isolated word [2]
Gambar 8 menunjukan bahwa sinyal ucapan akan mengalami ekstraksi parameter menggunakan  MFCC  sehingga  menghasilkan vektor  ciri.  Vektor  ciri  akan  dihitung probabilitasnya  terhadap  semua  model  kata
Objek yang akan di tracking Objek hasil segmentasi yang akan di tracking Segmenta si dan filtering Seleksi Warna Biru
yang  sudah  dibentuk  ketika  proses  pelatihan dan akan dipilih probabilitas yang terbesar.
 Capture dan Frame Video
Setelah perintah dapat dikenali, penelitian  ini  dilanjutkan  dengan  proses penangkapan ( capture ) video digital menggunakan web camera berupa frame-frame image . Pertama dibuatkan window yang berada pada koordinat x=0 dan y=0, lebar jendela 320 piksel dan tinggi jendela 240 piksel. Jadi jumlah total  piksel  dari window adalah  320  x  240 piksel yaitu  sebanyak  76.800  piksel. Selanjutnya window capture tersebut dikoneksikan  dengan driver  capture (w eb camera ).  Kemudian  sistem  akan  menangkap format  video  yang  digunakan  oleh driver capture untuk selanjutnya diubah dalam format bitmap (bmp). Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan pengecekan  terhadap  memori.  Jika  dalam memori terdapat image, baik image yang diolah maupun image hasil capture pada  kondisi sebelumnya, maka image tersebut dihapus dari memori. Setelah image yang ada pada memori sebelumnya  dihilangkan,  maka  kita  mulai mengalokasikan  alamat  memori  baru  untuk image yang  baru.  Sistem  akan  memasukkan atau  mengubah  nilai  yang  sudah  ada  pada property  window . Pada  sistem  dibuat  sebuah fungsi  yang  berguna  untuk  memanggil frame- frame video kembali dari capture window yang terkoneksi  dengan capture  driver .  Kecepatan frame- nya  dibuat  sebesar 30 frame  per  second (fps). Memori dialokasikan untuk setiap frame , sehingga tampilan video bisa dimunculkan.
 Algoritma Segmentasi
Adapun langkah-langkah untuk memisahkan  objek  dengan background adalah sebagai berikut:
1. Scanning frame pada titik (i,j) mulai dari titik  (0,0)  sampai  titik (m,n) sebagai representasi  piksel  pada  baris  i  dan kolom j, dimana: m = lebar frame n =  tinggi frame
2. Definisikan piksel pada titik (i,j) sebagai warna.  Karena  piksel  warna  dikenali dengan  24  bit,  maka  masing-masing piksel  terdiri  dari  tiga  komponen  warna yaitu  komponen red , green dan blue . Komponen blue terletak  pada  8  bit pertama, komponen green terletak pada 8
bit  kedua  dan  komponen red terletak pada 8 bit ketiga, jadi seolah-olah piksel dibaca  sebagai  warna blue , green dan red.
3. Konversi  warna  RGB  tersebut  kedalam ruang warna HSI.
4. Tentukan nilai threshold yang tepat pada parameter  hue,  saturasi  dan  intensitas untuk warna objek target.
5. Piksel  yang  berada  pada  nilai  threshold akan  di  anggap  sebagai  objek  dan  akan diberi  label  1.  Sedangkan  yang  tidak masuk  kedalam  nilai  threshold  akan dianggap  sebagai latar  belakang  dan diberi label 0.
 Algoritma Pelabelan dan Pemfilteran
1. Scan frame hasil segmentasi (label layer ) mulai dari titik (0,1) sampai titik (m,n-1) sebagai  representasi  piksel  pada  baris  i dan kolom j.
2. Jika piksel (i,j) adalah piksel objek (label layer =  1)  dan  belum  memiliki  label (label  1  dan  0  dianggap  bukan  label), periksa  8  tetangganya  (kiri atas,  atas, kanan atas, samping kanan, kanan bawah, bawah,  kiri  bawah,  dan  samping  kiri). Jika  salah  satu  saja  dari  piksel  tetangga tersebut memiliki label (label tetangga ≠ 1 atau ≠ 0), maka salin label tersebut ke piksel  (i,j).  Namun  jika  tidak  satupun piksel tetangganya  memiliki  label,  maka beri  label  baru  pada  piksel  (i,j)  dan salinkan  labelnya  ke  8  tetangga sekitarnya.
3. Karena  ada  kemungkinan  dalam  satu objek  terdapat  lebih  dari  1  label,  maka deteksi  2  label  yang  berdekatan  (nol dianggap  bukan  label)  dan  simpan nilainya  pada  suatu  tabel ekivalen  (label besar  dan  label  kecil)  label-label  yang berdekatan.
4. Urutkan  data  pada  tebel  ekivalen berdasarkan nilai label besar dari kecil ke besar.
5. Scan ulang frame ,  kemudian  ganti  label yang  besar  dengan  label  kecil yang merupakan  pasangannya  dalam  tabel. Hasil  dari  proses  ini  yaitu  setiap  objek akan  memiliki  1  label  saja  dan  label  ini berbeda dari objek lainnya.
6. Kembali  ke  langkah  3  jika  masih  ada piksel-piksel  dalam  sebuah  objek  belum
berlabel sama (berdekatan tapi berbeda), sehingga didapatkan 1 objek 1 label.
7. Hitung  luas  dari  masing-masing  objek yang terdeteksi.
8. Jika  ditemukan  objek  yang  memiliki jumlah  piksel  (luas)  lebih  kecil  dari jumlah  piksel  objek  yang  telah ditentukan, maka objek tersebut dianggap sebagai noise dan  difilter  dengan  cara memberi label 0 pada objek tersebut.
 Algoritma  Menghitung  Luas  Objek dan Filtering
1. Scanning piksel hasil  proses  pelabelan pada  titik  (i,j)  mulai  dari  titik  (0,0) sampai  titik  (m,n)  sebagai  representasi piksel pada baris i dan kolom j. Lakukan hal ini pada setiap frame.
2. Jumlahkan setiap piksel yang  memiliki label  yang  sama.  Simpan  hasil penjumlahan  tersebut    sesuai  dengan labelnya.  Lakukan  hal  ini  pada  setiap frame.
3. Jika  ditemukan  objek  yang  memiliki jumlah  piksel  diluar  dari  jumlah  piksel objek  yang  ditentukan,  maka  objek tersebut  dianggap  sebagai noise dan dihilangkan  (pemfilteran)  dengan  cara memberi label 0 pada objek tersebut.
 Algoritma Penentuan Posisi Objek
Posisi objek dapat ditentukan dari 4 titik terluar  dari  objek.  Ke-4  titik  ini  membentuk sebuah  rektanguler  sebagai  indikator  objek terdeteksi. Titik tengah dari rektanguler ini bisa diwakilkan sebagai posisi dari objek. Sebagian besar  algoritma  menggunakan  proses scaning frame yang berulang-ulang dengan lebar m dan tinggi n .  Prosedur  penentuan  4  titik  tersebut sebagai berikut:
1. Scan frame dari kiri ke kanan dan atas ke bawah mulai piksel (0,0) ke ( m,n ) sampai ditemukan piksel objek (titik y min ).
2. Scan frame dari kiri ke kanan dan bawah ke  atas  mulai  piksel  ( m ,0) ke  (0,0) sampai  ditemukan  piksel  objek  (titik y max ).
3. Scan frame dari atas ke bawah dan kiri ke kanan mulai piksel (0,0) ke ( m,n ) sampai ditemukan piksel objek (titik x min ).
4. Scan frame dari atas ke bawah dan kanan ke  kiri    mulai  piksel  (0, n )  ke  ( m ,0)
sampai  ditemukan  piksel  objek  (titik x max ).
5. Tentukan  titik  tengah  4  titik  tersebut dengan rumus: x = x max + x min / 2 (14) y = y max + y min / 2 (15)
 Algoritma Kalibrasi Pixel Kamera terhadap Sudut Servo
Resolusi  frame  adalah  320x240  piksel sedangkan motor servo mampu bergerak sejauh 180  derajat.  Sehingga  diperlukan  kalibrasi antara satuan piksel terhadap derajat yang dapat ditentukan dengan cara:
1. Tentukan  jarak  objek  terhadap  kamera ( a ),  pada  penelitian  ini  digunakan  jarak 50cm.
2. Ukur    cakupan  frame  video  terhadap jarak  yang  telah  ditentukan  sebelumnya ( b ) masing-masing untuk lebar dan tinggi frame . 3. Tentukan korelasi  antara pixel dengan jarak (cm). 320 pixel = b cm, sehingga
pixel b cm 320 1  (16)
4. Tentukan korelasi  antara  satuan  derajat dengan piksel, yaitu dengan mencari nilai keliling  lingkaran  dengan  jarak  yang telah ditentukan, Keliling  Lingkaran  = 2π x a, maka
cm xa 360 2 1 0   (17)
5. Tentukan  korelasi  antara  satuan  derjat terhadap pixel ,  berdasarkan  persamaan pada point 3 dan 4.
pixel b a 320 180 1 0      (18)
 Algoritma  Penentuan  Lebar  Pulsa Pergerakan Motor Servo
Motor servo standar dapat bergerak pada setiap  sudutnya  yaitu  pada range 0 0 sampai 180 0 ,  dimana setiap sudut memiliki lebar pulsa yang  berbeda-beda,  sehingga  untuk  dapat menentukan  lebar  pulsa  tesebut  dapat ditentukan dengan:
1. Tentukan  sudut  acuan,  yaitu  pada  sudut 0 0 dan 180 0 . 2. Tentukan  lebar  pulsa  untuk  1  derjat, dengan menggunakan rumus:
180 0 0 0 180 0 1 S S per T T T   (19)
3. Tentukan lebar pulsa sudut lain dengan cara mengalikannya dengan lebar pulsa 1 derjat.
0 1 _ _ per x sudut T x sudut T  
(20)

## IV. HASIL DAN ANALISA
 Hasil Pengenalan Ucapan Pada  penelitian  ini dilakukan pengujian terhadap sistem  pengenalan  ucapan dan pengujian terhadap kemampuan tracking objek. Penggujian  t racking  object dilakukan  setelah ucapan  dikenali.  Pengujian terhadap  sistem pengenalan ucapan, dilakukan terhadap sumber terlatih dan  sumber  yang  tidak  dilatih. Pengujian  terhadap  sumber  terlatih  bertujuan untuk  mengetahui  apakah  sistem  dapat mengenali  kata yang  diucapkan dari  sumber yang  sama  dengan  sumber  pembentuk  model kata tetapi  dengan  pengucapan  yang  berbeda dari  pengucapan ketika  pelatihan,  seperti perbedaan intonasi, perbedaaan posisi mikrophone.  Pengujian  terhadap  sumber  yang tidak  dilatih bertujuan  untuk  mengetahui kinerja sistem dalam mengenali kata meskipun diucapkan  oleh  sumber  yang berbeda  dengan sumber  pembentuk  model.  Hasil  pengujian  ini dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil pengujian pengenalan ucapan Kata yang diucapkan Sumber terlatih Sumber tidak terlatih MERAH 93,33 % 100% KUNING 66,67% 63% HIJAU 80% 59% BIRU 93,33% 99% Rata-rata 83,33 % 80,25%
 Hasil Segmentasi Sampel  yang  digunakan  sebagai frame input  segmentasi  dapat  dilihat  pada  gambar 9, dan hasil segmentasi setiap warna dapat dilihat pada tabel 3.
Gambar 9. Sampel Objek
Tabel 3. Hasil segmentasi untuk setiap warna
 Proses tracking objek Setelah ucapan warna berhasil dikenali kemudian  warna  yang  dicari  berhasil disegmentasi  maka  robot  akan  bergerak menuju  warna  tersebutdan  robot  berhenti sampai  buzzer  berbunyi  .  Proses  tracking ini dapat dilihat pada tabel 4.
No Warna dan Range Threshold Gambar 1 Merah : 0 ≤ H ≤ 5 80 ≤ I ≤ 190 80≤ S ≤ 240 2 Kuning :
20 ≤ H ≤ 60 70 ≤ I ≤ 190 80 ≤S ≤ 240 3 Hijau :
80 ≤ H ≤ 110
70 ≤ I ≤ 190
60 ≤ S ≤ 240 4 Biru :
120≤H≤ 160
80 ≤ I ≤ 190
120≤ S ≤ 240
Tabel 4. Proses hasil tracking objek dan respon robot mobil berdasarkan kata yang dikenali (untuk kasus warna biru)
 Hasil  tracking  objek  sesuai  kata  yang dikenali Setelah robot mampu melakukan tracking terhadap warna yang dicari, maka dilakukan pengujian  terhadap  semua  ucapan  yang diujikan  dan semua  warna.  Kemampuan robot  mobil  untuk  mencari  semua  warna yang  sesuai  dengan  perintah  ucapan  yang diberikan dapat dilihat pada tabel 5
Tabel 5. Trancking objek bedasarkan perintah warna yang dikenali
Berdasarkan  tabel 5, robot  mobil  akan men- tracking dan  memberi  respon  maju terhadap  objek ketika  perintah ucapan  telah dikenali dan  ketika    jumlah  piksel  objek  lebih besar  2000  piksel  dan  kurang  dari  10000.
K etika robot mobil telah selesai merespon maju (mendekati  objek)  sesuai  dengan  batas  yang telah diberikan maka buzzer akan berbunyi.
Jika  sistem  pengenalan  ucapan  salah dalam  mengenali  kata  yang  diucapkan  maka robot  mobil  akan  tetap  mencari  warna  yang dikenali,  sebagai  contoh  jika  diucapkan  warna BIRU  dan  sistem  pengenalan  mengenali sebagai  MERAH  maka  robot  mobil  akan mentracking  objek  berwarna  MERAH. Berdasarkan  percobaan,  didapatkan  bahwa
Posis i Deteksi Objek Gerakkan Kamera dan respon robot mobil Keterangan 1 Hasil rekaman suara, dibaca., Dikenali sebagai biru, Lakukan tracking objek biru Awal diaktifkan, robot mobil mencari sudut 90 0 . 2
Deteksi warna biru dan penguncian objek (kotak persegi warna merah), Servo bergerak ke sebelah kanan (>90 0 ).
3
Cari titik tengah objek, Putar motor
DC disini, sampai motor servo kamera berada pada posisi
90 0 . 4 Titik tengah objek dipertahankan (digeser) sampai sama dengan titik tengah frame. Robot mobil dirancang mampu mengontrol informasi koordinat x, Putar motor DC disini untuk proses pengaturan sampai titik tengah objek berada pada titik tengah frame 5 Jumlah piksel >10000 Motor DC berhenti dan buzzer berbunyi. No Perintah kata dan warna Objek Proses tracking robot mobil 1 Merah 0 ≤ H ≤ 5,   80 ≤ I ≤ 190 dan 80≤ S ≤ 240 2 Kuning 20 ≤ H ≤ 60, 70 ≤ I ≤ 190 dan  80 ≤S ≤ 240 3 Hijau 80 ≤ H ≤ 110, 70 ≤ I ≤ 190 dan  60 ≤ S ≤ 240 4
Biru
120≤H≤ 160, 80 ≤ I ≤ 190 dan  120≤ S ≤ 240
robot  mobil  selalu  berhasil  mentracking  objek berdasarkan  warna  yang  dikenali.  Hal  ini menunjukan  kemampuan  tracking  objek berdasarkan identifikasi warna sebesar 100 % . Hal  yang  sangat  menentukan  kinerja sistem  adalah  akurasi  dari  sistem  pengenalan ucapan. Berdasarkan tabel 2 didapatkan akurasi sistem pengenalan untuk sumber terlatih adalah 83,33% (kesalahan 16,67 % ) dan sumber tidak terlatih  adalah  80,25  %  (kesalahan  19,75  %  ). Kesalahan  pengenalan  disebabkan  sistem pengenalan  ucapan  dibentuk  menggunakan metoda  HMM  dengan  pemodelan  bersifat single  observation ,  sehingga  model  yang terbentuk  belum  maksimal  dalam  mewakili ucapan kata  MERAH,  KUNING,  HIJAU  dan BIRU  untuk  semua  sumber  dengan  variasi pengucapan kata.

## V. PENUTUP
5.1 Kesimpulan 1. Hasil Pengenalan ucapan  sumber terlatih sebesar  83,33%  dan  untuk  sumber  tidak dilatih sebesar 80,25% .
2. Keberhasilan  robot  mobil  mengejar atau memilih  objek berdasarkan  identifikasi warna  sesuai  dengan kata  yang  dikenali sebesar 100%.
3. Media tracking berupa  motor  servo  dc dan  motor  dc  telah  mampu  melakukan tracking objek  dengan  menggerakkan kamera  sehingga  kamera  mampu membaca  posisi  objek,  dan  respon  maju yang  dilakukan  membuktikan  motor  DC mampu  mempertahan  titik  tengah  objek untuk sama dengan titik tengah frame.
5.2 saran Pada  penelitian  selanjutnya  sebaiknya menggunakan model ucapan yang dibentuk dari multiple  observation. Penelitian  selanjutnya sebaiknya real  time  dan Dalam  melakukan deteksi  terhadap  objek,  pergerakan  kamera tidak  hanya  sebatas  horizontal  saja  tapi  juga mampu bergerak secara vertikal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fitrilina, Sistem  Pengenalan  Isolated Digit yang Robust Dengan Menggunakan Spectral Subtraction Berdasarkan
Minimum Statistics, Teknika No 35 Vol 1.THNXVII April 2011 [2] Rabiner, “A Tutorial on Hidden Markov Model  and  Selected  Aplications  in Speech Recognition,” Proceedings of the IEEE, vol 77, No 2, 1989
[3] Tomi Aarnio, “Speech Recognition with Hidden  Markov  Models  in  Visual Communication,”  Master  of  Science Thesis,  University of Turki, 1999
[4] Ting  Chee  Ming,.”  Malay  Continous Speech  Recognition  using  Continous Density Hidden Markov  Model”, Thesis, Universiti Teknologi Malaysia, 2007.
[5] Mikael Nilson, marcus Ejnarson, “Speech recognition using Hidden Markov Model, Performance  Evaluation  in  Noisy Environtment”,  Theiss  Blekinge  institute of Technology, Sewen, 2002.
[6]  Yao,  Wang,  J.Ostermann  &  Y.Q.Zhang.
2002. ” Video Processing and Communications” .  New  Jersey:  Prentice Hall.
[7] Microsoft  Corporation.2001.  “ Microsoft Paint  Software ”.  New  York:  Microsoft Corporation.
[8] Hearn, Donald dan M. Pauline Baker. 1996.  “ Computer Graphics C Version 2 nd Edition” . New York: Prentice Hall.
Biodata Penulis Fitrilina , Lahir  di  Padang  tanggal  25 Agustus  1981,  Menamatkan  S1  di  Teknik Elektro  Fakultas  Teknik  UNAND  2005, Menamatkan  S2  di  Teknik  Elektro  STEI-ITB 2010.  Saat  ini  terdaftar  sebagai  dosen  Teknik Elektro FT-UNAND
Rahmadi  Kurnia , Lahir  tanggal  20 Agustus  1969.  Menamatkan  S1  di  Teknik Elektro  Universitas  Indonesia  tahun  1995. Menamatkan  S2  di  Teknik  Elektro  Universitas Indonesia  tahun  1998,  bidang  Image Processing.  Menamatkan  S3  di  Saitama University,  Jepang  2006.  Saat  ini  terdaftar sebagai dosen Teknik Elektro FT-UNAND Siska  Aulia , Lahir  di  Payakumbuh tanggal  4  Maret  1988.  Menamatkan  S1  di Teknik  Elektro  Universitas  Andalas  tahun 2011.  Saat  ini  terdaftar  sebagai  mahasiswa Pasca  Sarjana  di  Teknik  Elektro  Universitas Andalas